问财量化选股策略逻辑
选股策略为：在元宇宙行业中筛选开盘价在十日线左右的股票，且昨日竞价换手率大于 0.26。
选股逻辑分析
本选股策略结合了行业热点和技术面因素。选股逻辑包括三个重要因素：元宇宙行业、开盘价在十日线左右、昨日竞价换手率大于 0.26。
首先，我们选出符合元宇宙行业的股票。其次，考虑到短期趋势，筛选出开盘价在十日线左右的股票。最后，选择昨日竞价换手率大于 0.26 的股票。昨日竞价换手率高，意味着市场对该股票情绪较为看好，在一定程度上可以认为该股票存在比较大的涨幅空间。
有何风险？
本策略风险主要在于考虑的因素过于短期，忽略了该行业的长期趋势和基本面信息，在牛市转熊市时可能存在较大的风险。此外，竞价换手率高并不一定意味着市场情绪稳定，也可能是因为投机情绪加剧或大资金的调仓操作。
如何优化？
可以加强行业研究，多方面考虑第四产业的发展前景和行业变化趋势。可以加入基本面因素，如公司业绩、财务状况、盈利能力等等。此外，也可以考虑加入其他趋势分析指标，并结合机器学习模型进一步提高选股策略的准确性。
最终的选股逻辑
在元宇宙行业中，选择开盘价在十日线左右且昨日竞价换手率大于 0.26 的股票。
同花顺指标公式代码参考
选出符合元宇宙行业的股票：INDUSTRY == '元宇宙';
选出当前开盘价在十日均线左右的股票：
REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1);
选出昨日竞价换手率大于0.26的股票：YESTERDAY(JJHSL) > 0.26;
合并选股条件：(INDUSTRY == '元宇宙') AND \
(REF(CLOSE,1)<MA(CLOSE,10) AND OPEN>MA(CLOSE,10) AND REF(OPEN,1)<REF(MA(CLOSE,10),1)) AND \
(YESTERDAY(JJHSL) > 0.26);
Python代码参考
import tushare as ts
import datetime as dt
def get_eligible_stocks():
eligible_stocks = []
stock_data = ts.get_today_all()
for stock_code, row in stock_data.iterrows():
if '元宇宙' in row['industry_name']:
daily_k_data = ts.get_k_data(stock_code, start=(dt.datetime.now()-dt.timedelta(days=30)).strftime('%Y-%m-%d'))
if len(daily_k_data) >= 10:
open_prices = daily_k_data['open'].values[-10:]
ten_day_ma = open_prices.mean()
if daily_k_data.iloc[-2]['changepercent'] > 0 and daily_k_data.iloc[-2]['turnoverratio'] > 0.26 and \
daily_k_data.iloc[-1]['open'] > ten_day_ma:
eligible_stocks.append(stock_code)
return eligible_stocks
print(get_eligible_stocks())
上述 Python 代码同样使用了 tushare 包获取实时行情数据。需要注意数据处理和异常处理等问题，并加强风险控制和资金管理。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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